关联规则的衡量标准及其算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·数据挖掘概述 | 第9-13页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘的研究现状 | 第11页 |
| ·数据挖掘分析方法 | 第11-12页 |
| ·数据挖掘的应用和发展趋势 | 第12-13页 |
| ·关联规则挖掘概述 | 第13-15页 |
| ·关联规则问题的提出 | 第13-14页 |
| ·关联规则挖掘的应用及发展前景 | 第14-15页 |
| ·关联规则挖掘问题的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作和结构 | 第16-17页 |
| 第2章 预备知识 | 第17-28页 |
| ·关联规则的定义 | 第17页 |
| ·关联规则的种类 | 第17-18页 |
| ·基于规则中处理的变量的类别 | 第18页 |
| ·基于规则中数据的抽象层次 | 第18页 |
| ·基于规则中涉及到的数据的维数 | 第18页 |
| ·关联规则的价值衡量方法 | 第18-20页 |
| ·系统客观层面 | 第18-19页 |
| ·用户主观层面 | 第19-20页 |
| ·经典的频集算法 | 第20-22页 |
| ·Apriori算法 | 第20-21页 |
| ·Apriori算法运算过程 | 第21-22页 |
| ·优化Apriori算法的方法 | 第22-24页 |
| ·散列 | 第22-23页 |
| ·事务压缩 | 第23页 |
| ·杂凑 | 第23页 |
| ·划分 | 第23页 |
| ·采样 | 第23-24页 |
| ·动态项集计数 | 第24页 |
| ·Apriori算法的缺陷 | 第24页 |
| ·FP-树频集算法 | 第24-25页 |
| ·多层关联规则挖掘 | 第25-26页 |
| ·多维关联规则挖掘 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 改进的衡量标准 | 第28-41页 |
| ·现有衡量标准的不足 | 第28-30页 |
| ·改进方法的不足 | 第30-31页 |
| ·问题分析 | 第31-33页 |
| ·解决方法 | 第33-40页 |
| ·方法一:增加影响度标准 | 第33-37页 |
| ·方法二:增加相对置信度标准 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 关联规则衡量标准的改进模型 | 第41-47页 |
| ·关联规则的形式化描述和衡量标准 | 第41页 |
| ·衡量标准 | 第41页 |
| ·挖掘方法 | 第41页 |
| ·衡量标准模型的不足 | 第41-42页 |
| ·问题分析 | 第42-43页 |
| ·改进模型 | 第43-44页 |
| ·修改关联规则形式化描述 | 第43页 |
| ·新的衡量标准——信任度 | 第43-44页 |
| ·信任度的改进 | 第44-45页 |
| ·算法描述 | 第45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 结论与展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录 攻读学位期间发表的论文 | 第52页 |
